INTRODUCTION

La télémétrie de course est l’ensemble des données transmises depuis une voiture de course pour analyser son comportement, les performances du pilote et la mécanique du véhicule. Il existe sur le marché de nombreux logiciels performants capables d’extraire et analyser les données en course, que ce soit en réel ou en virtuel et même conjointement puisque les applications restent les mêmes.

OBJECTIF DU PROJET

notre application TELEMETRIE s’inscrit dans une démarche pédagogique innovante, en mettant l’accent sur la pratique, l’analyse et la réflexion critique. Le développement de notre application nous a permis de mieux comprendre les subtilités du sport automobile moderne et de manière générale, pour l’équipe, à continuer à se développer dans des environnements exigeants et hautement technologiques. Nous avons donc écrit un programme qui extrait les données en temps réel, celles qui sont en mémoire sur notre simulateur automobile : vitesse, régime moteur, taux de freinage, taux d’accélération, vitesse engagée. Il est bien sur possible d’extraire encore plus de données, mais nous sommes concentrés uniquement sur ces premières données. notre objectif est de manipuler et d’interpréter ces données récoltées, comme le feraient les ingénieurs d’une écurie professionnelle. En utilisant notre application TELEMETRIE, nous apprenons non seulement à récolter les informations, mais aussi à les analyser, les comparer et à en tirer des conclusions pertinentes pour optimiser les performances du véhicule.

SÉLECTION ET COMPRÉHENSION DES DONNÉES

Nous l’avons vu, les données extraites depuis l’API sont nombreuses. Nous sommes restés extrêmement sélectif. Il faut savoir que l’échantillonnage varie en fonction de la fréquence à laquelle on enregistre les données.  Si 1hz est suffisant pour suivre la consommation de l’essence, 60Hz reste la moyenne pour suivre le reste des données, cela correspond à 60 échantillons par seconde. Dès le premier codage du programme, nous constatons que notre application TELEMETRIE fonctionne par défaut à 260Hz afin de permettre d’afficher des courbes fluides, mais les frames restent simplement répliquées 4 fois plus. Cela crée une interpolation de données avec de cette lecture répétée. Nous travaillons sur une simulation automobile qui fonctionne à 60 Hz. Car, comme la plupart des logiciels, elle a été optimisée pour la standardisation des écrans. L’ensemble des calculs de la physique, des collisions et des updates de l’API sont tous synchronisés sur 1 update toutes les 16,7 ms, soit 60 Hz. Travailler en dessous serait de la perte de données non négligeable !

LE TERRAIN D’ESSAI

Pour ce premier essai, nous choisissons un petit circuit automobile. Le tracé de “Autodromo di Vallelunga” sur son Layout “Club” permet d’avoir une piste de 1747 mètres. Ce circuit est très populaire pour les essais rapides car on peut boucler un tour en moins d’une minute. Il propose 6 virages de différentes catégories : des courbes moyennes et rapide ainsi qu’épingle lente. Il est d’ailleurs classé comme circuit “intensif”, car il force une conduite sur la relance et les appuis latéraux plutôt que la vitesse de pointe. En pédagogie, ce tracé est excellent pour apprendre le freinage, travailler les enchaînements et améliorer sa régularité.

PREMIERE EXTRACTION

Nous avons opté pour une récupération des données sur des fichiers CSV qui sont créés à chaque tour, de la détection de la ligne du départ, jusqu’au tour complet. Nous réalisons par la suite la première extraction des données via le fichier CSV sous Excel. Création d’un graphique pour visionner les premières informations, tout semble parfaitement fonctionner !

CHOIX DES DONNÉES RECOLTÉES

Rapidement nous constatons que les fichiers CSV générés sont lourd, avec plus de 20.000 lignes d’acquisition malgré un travail sur un petit circuit. Car 60 secondes x 250 Hz donnent plus de 15.000 lignes. Puisque le projet reste pédagogique, nous optons pour mettre une option afin de réduire l’acquisition des données si l’on souhaite en se basant sur une prise d’échantillons tous les 1, 2, 5, 10 et 20 mètres. Cela reste une approche idéale car on continuera à distinguer sur les graphiques nos zones de freinage ou d’accélération. Nous optons pour mettre une consigne sur un paramétrage simple, grâce à cela on pourra revenir sur le temps ou la distance de prise d’acquisition pour un usage en  ingénierie plus fine avec des données plus détaillées si besoin.

CONSTRUCTION DE LA PAGE DE PRÉSENTATION

Nous souhaitons travailler sur 2 sessions différentes afin de comparer 2 pilotes par exemple ou 2 tours avec des réglages différents. La présentation des résultats doit se faire sur différents graphiques lisibles et paramétrables. Nous optons donc pour une solution en HMTL + JavaScript. Nous prenons en compte dans les paramètres le choix du taux d’échantillonnage en sélectionnant la distance voulue et le choix de jeu de couleur pour une meilleure lecture.

ANALYSE DES DONNÉES RECOLTÉES

Nous réalisons une session avec l’IA puis une session avec un pilote. Grâce à l’application, nous récupérons les données via les fichiers CSV qui sont lus sur les graphiques. Le résultat saute aux yeux, la session avec l’IA montre une courbe de vitesse bien plus rapide avec une meilleure gestion du moteur via les RPM. Les passages de vitesses sont plus rapides et ils se réalisent bien plus tôt. Le dernier graphique qui indique le delta entre les 2 sessions est sans appel : les 6 secondes de différences s’expliquent par les déductions précédemment menées !

CONCLUSION

En combinant simulation, collecte de données, analyse avancée et pédagogie interactive, ce projet de développement de cette application a été un très stimulant. Nous avons pu développer de nouvelles compétences pratiques et analytiques et améliorer notre compréhension de la dynamique des véhicules.  Un excellent exercice pour se préparer aux défis techniques et stratégiques du sport automobile professionnel de demain.